我正在使用两个Jupyter笔记本在分析中做不同的事情。在我的Scala笔记本中，我将一些清理过的数据写入parquet:partitionedDF.select("noStopWords","lowerText","prediction").write.save("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")然后我去我的Pythonnotebook读入数据:df=spark.read.load("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")我收到以下错误:AnalysisExc
我正在使用两个Jupyter笔记本在分析中做不同的事情。在我的Scala笔记本中，我将一些清理过的数据写入parquet:partitionedDF.select("noStopWords","lowerText","prediction").write.save("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")然后我去我的Pythonnotebook读入数据:df=spark.read.load("swift2d://xxxx.keystone/commentClusters.parquet")我收到以下错误:AnalysisExc
我想加载IPythonshell(不是IPythonnotebook)，我可以在其中通过命令行使用PySpark。那可能吗？我已经安装了Spark-1.4.1。 最佳答案 如果您使用SparkIPYTHON=1执行bin/pyspark。IPYTHON=1/path/to/bin/pyspark或exportIPYTHON=1/path/to/bin/pyspark虽然上述方法仍然适用于Spark1.2及更高版本，但为这些版本设置Python环境的推荐方法是PYSPARK_DRIVER_PYTHONPYSPARK_DRIVER_PY
我想加载IPythonshell(不是IPythonnotebook)，我可以在其中通过命令行使用PySpark。那可能吗？我已经安装了Spark-1.4.1。 最佳答案 如果您使用SparkIPYTHON=1执行bin/pyspark。IPYTHON=1/path/to/bin/pyspark或exportIPYTHON=1/path/to/bin/pyspark虽然上述方法仍然适用于Spark1.2及更高版本，但为这些版本设置Python环境的推荐方法是PYSPARK_DRIVER_PYTHONPYSPARK_DRIVER_PY
我正在尝试覆盖sparksession/spark上下文默认配置，但它正在选择整个节点/集群资源。spark=SparkSession.builder.master("ip").enableHiveSupport().getOrCreate()spark.conf.set("spark.executor.memory",'8g')spark.conf.set('spark.executor.cores','3')spark.conf.set('spark.cores.max','3')spark.conf.set("spark.driver.memory",'8g')sc=spark.
我正在尝试覆盖sparksession/spark上下文默认配置，但它正在选择整个节点/集群资源。spark=SparkSession.builder.master("ip").enableHiveSupport().getOrCreate()spark.conf.set("spark.executor.memory",'8g')spark.conf.set('spark.executor.cores','3')spark.conf.set('spark.cores.max','3')spark.conf.set("spark.driver.memory",'8g')sc=spark.
我有这个在pandas数据框中本地运行的python代码:df_result=pd.DataFrame(df.groupby('A').apply(lambdax:myFunction(zip(x.B,x.C),x.name))我想在PySpark中运行它，但无法处理pyspark.sql.group.GroupedData对象。我尝试了以下方法:sparkDF.groupby('A').agg(myFunction(zip('B','C'),'A'))返回KeyError:'A'我推测是因为“A”不再是一列，而且我找不到x.name的等价物。然后sparkDF.groupby('A'
我有这个在pandas数据框中本地运行的python代码:df_result=pd.DataFrame(df.groupby('A').apply(lambdax:myFunction(zip(x.B,x.C),x.name))我想在PySpark中运行它，但无法处理pyspark.sql.group.GroupedData对象。我尝试了以下方法:sparkDF.groupby('A').agg(myFunction(zip('B','C'),'A'))返回KeyError:'A'我推测是因为“A”不再是一列，而且我找不到x.name的等价物。然后sparkDF.groupby('A'
我正在读取CSV作为SparkDataFrame并对其执行机器学习操作。我不断收到Python序列化EOFError-知道为什么吗？我认为这可能是一个内存问题——即文件超出了可用RAM——但大幅减小DataFrame的大小并不能防止EOF错误。下面的玩具代码和错误。#setsparkcontextconf=SparkConf().setMaster("local").setAppName("MyApp")sc=SparkContext(conf=conf)sqlContext=SQLContext(sc)#readin500mbcsvasDataFramedf=sqlContext.r
我正在读取CSV作为SparkDataFrame并对其执行机器学习操作。我不断收到Python序列化EOFError-知道为什么吗？我认为这可能是一个内存问题——即文件超出了可用RAM——但大幅减小DataFrame的大小并不能防止EOF错误。下面的玩具代码和错误。#setsparkcontextconf=SparkConf().setMaster("local").setAppName("MyApp")sc=SparkContext(conf=conf)sqlContext=SQLContext(sc)#readin500mbcsvasDataFramedf=sqlContext.r
